基于Mallat算法的谷物流量信号小波去噪方法

针对联合收获机在复杂噪声背景作业过程中难以获取可靠的谷物流量信息的难题,提出了利用小波变换(wavelet transform,WT)对谷物流量传感器输出信号去噪处理方法。根据流量原始信号和噪声的频谱特性确定小波函数和分解尺度,将采集的流量原始信号通过Mallat算法进行小波分解,滤除高频噪声分量重构流量有效信号,由单片机AD通道对流量有效信号进行标定,标定试验后的传感器在不同谷物流量下累积质量最大相对误差为1.68%。利用北斗定位模块进行差分定位提高定位精度,测产装置信息由8051F单片机存储用以绘制农田作业产量图,将设计的测产系统安装在联合收获机上进行模拟水稻作业试验,试验结果表明:对流量传感器输出信号进行小波分解后,谷物流量测量相对误差最大为6.18%,平均相对误差为5.37%。通过对流量传感器输出原始信息进行小波变换,对比小波去噪前后信号的频谱曲线,验证了基于Mallat算法的流量信号去噪和流量有效信息重构方法的可行性和准确性,该研究可为研究农业机械复杂作业环境下原始信息去噪与有效信息重构提供参考。     

嵌入式谷物流量传感器设计与试验

为进一步提高双平行梁谷物测产系统的集成度以便于推广应用,提出一种嵌入式谷物质量流量传感器。设计了基于混合信号控制器HY16F188和嵌入式处理器STM32F405的信号采集处理模块。其中HY16F188负责谷物冲击信号的后置放大和AD转换,STM32F405则主要完成自适应噪声对消算法,输出谷物质量流量信号。基于MFC设计了配套的上位机软件,用于谷物产量显示、存储和产量图生成。为验证传感器性能,2016年11月在扬州市江都区的实际生产稻田进行了空载振动试验、标定试验、测产试验。空载振动试验分成原地小油门、原地大油门和行走等3种工况,振动干扰噪声幅度降低了97.4%。标定试验中采用线性关系对传感器进行标定,通过直线拟合获得了标定系数。选择3个不同田块开展测产试验,共计进行8次实际测产试验,获得了产量分布图,可以直观看出农田各位置的谷物产量分布情况。大田测产试验结果表明最大测量误差小于7.4%。该研究可为精准农业谷物在线测产研究提供参考。     

谷物联合收割机远程测产系统开发及降噪试验

为降低田间振动干扰对谷物产量检测精度的影响,同时增加测产系统的实用性,设计了一种基于CAN总线技术、无线通信技术以及计算机网络技术的新型谷物智能测产系统。系统包括车载子系统和远程监测子系统2个部分,实现了谷物产量的现场监测、产量图绘制、远程监控与收获作业管理等功能。车载部分设计了弧形冲量传感器,提出了机械减振和双板差分方法来降低收割机振动对谷物流量测量的影响,采用数字阈值滤波的方法来提高谷物产量的测量精度,并建立了总产量和单位面积产量的数学模型。田间动态试验结果表明双板回归差分方式滤除干扰的效果优于直接差分,其最大测产误差为8.03%,测产平均误差为3.27%,最大测产误差比直接差分方式降低了7.12个百分点,最后绘制了试验地块的产量分布图。另外,系统的远程监控部分开发了界面友好的收获作业管理系统,实现了谷物产量的远程监测与管理。系统总体运行性能良好,满足了测产需要。     

谷物流量传感器试验台的设计与试验

为了配合切纵流谷物联合收割机大喂入量流量监测系统的开发,该文根据测产需要,研制了一种谷物流量传感器标定试验台。试验台采用刮板式升运器结构,升运器倾角70°～90°。谷物由入粮箱喂入后,通过对插板的调节,可控制试验过程中不同谷物流量大小。基于图像化编程语言LabVIEW,采用NI(national instrument)数据采集卡,建立了一个多通道数据采集系统,可实现喂入粮箱的质量信号、振动信号及谷物流量信号波形和数值的实时显示、存储和分析。室内标定试验结果表明,在没有外力影响的情况下,喂入量的大小对测产精度的影响较大,尤其小流量时,测产误差达到6.55%。系统动态质量平均误差为4.02%,测产平均误差为4.24%,基本满足大喂入量流量监测系统的需要。本试验台研制为谷物流量传感器提供了一个开发平台。     

平行梁冲量式谷物质量流量传感器信号处理方法

冲量式谷物质量流量传感器是联合收割机测产系统的核心部件,但对振动干扰敏感.在传感器平行梁弹性元件结构优化设计基础上,给出了传感器输出信号的处理方法.设计了动态补偿器来改善传感器动态特性,以克服机械结构阻尼难以大幅度提高弹性元件系统阻尼的问题;设计了自适应陷波滤波器,以消除工作环境中存在的非稳定低频振动干扰;给出了传感器零点动态修正方法,以减少农田地形变化对测量精度的影响.试验结果证明了各算法的有效性,其中大田测产误差小于10%.     

平行梁冲量式谷物质量流量传感器弹性元件设计

冲量式传感器具有结构简单、使用方便等优点，但容易受到基础振动的干扰。为此设计了平行梁结构冲量式谷物质量流量传感器弹性元件，对弹性元件安装端部采用了削弱设计。有限元分析表明该设计方案不仅符合应力集中原则，而且可以提高传感器抵抗振动干扰的能力。给出了传感器电桥电路，以及后续放大、电压电流变换等调理电路，使得传感器输出零点可以方便调节，降低了传感器在联合收割机上的安装要求。试验结果表明，传感器线性度误差小于0.1%，输出不受外力作用点的影响，同时具备了合适的工作频带宽度。     

光电漫反射式联合收割机谷物产量计量系统研发与性能试验

为了进一步提高联合收割机谷物产量计量系统的精度,自主研发了基于光电漫反射原理的谷物产量计量系统。系统主要由传感器模块、数据处理模块、GPS模块和谷物产量计量显示终端组成。光电式谷物产量计量系统计量作业时,当联合收割机籽粒升运器刮板输送谷物经过漫反射型谷物体积传感器时,会间歇性的阻断光路,从而产生脉宽信号,脉宽信号大小与刮板上谷物厚度成正比,同时升运器转速传感器输出转速信号,谷物产量计量数据处理模块将采集到的2路传感器信号进行放大、滤波和A/D转换后与GPS模块采集的联合收割机行进速度、经纬度信息由RS485总线传输至光电谷物产量计量软件系统,经光电式谷物产量模型处理后,将产量信息、速度信息、位置信息等实时显示在终端上。为了验证光电式谷物产量计量系统的性能,分别开展了室内主要传感器性能台架试验和系统田间动态性能验证试验,试验中谷物喂入量在0.1~6 kg/s范围内,台架试验表明升运器转速传感器测量误差小于2.00%,漫反射型谷物体积传感器测量误差小于3.50%。田间动态性能验证试验结果表明光电式谷物产量计量系统运行稳定,系统检测结果与实际测量结果决定系数R~2达到0.848 4,测产误差最大为3.51%,满足田间实际测产需要,为精准农业变量作业提供了科学依据。     

泵作透平振动噪声机理分析与试验

为了深入了解泵作透平不同流量不同转速下的振动噪声情况,在离心泵作透平开式试验台上,基于INV3020C数据采集系统和透平测试系统建立了泵作透平振动噪声试验测试系统,实现了性能参数和振动噪声信号的同步采集。为研究泵反转作透平振动和水动力激励诱发的进出口噪声特性,以一台单级单吸离心泵作透平为研究对象,利用加速度传感器和水听器测量了泵作透平在不同转速及流量下的振动和噪声。试验结果表明:随着转速的增加,泵作透平的扬程增大,高效区范围增加,效率有所提高且最高效率点向大流量偏移,同时,泵体加速度的总有效值和进出口噪声总声压级也随转速的增加而增加;随流量的增加,各测点的振动加速度和声压级逐渐升高;泵体的振动强度高于其他测点,各测点的振动强度主要反映于水平向;相同流量下出口噪声的声压级高于进口。该研究可为泵作透平减振降噪提供参考。     

基于经验小波变换的复杂强噪声背景下弱故障检测方法

针对复杂强噪声背景下的非平稳振动信号的弱故障和复合故障检测的难题,引入经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)以提高故障确诊率,并提出一种基于EWT的复杂强噪声背景下弱故障的检测方法。EWT能够通过完全自适应小波基提取信号的固有模式,与经典小波变换一样具有完备的理论基础。通过对含有复杂强噪声的仿真信号和实际信号进行EWT分析,并对比经验模态分解,验证了基于EWT的复杂强噪声背景下弱故障检测的可行性和有效性。该研究可为复杂工况下机械设备的弱故障和复合故障检测以及故障特征提取提供参考。     

基于模态分析的联合收获机籽粒损失监测传感器结构优化与试验

为了分析籽粒损失监测传感器敏感板结构对籽粒碰撞信号的影响,该文通过ANSYS软件对籽粒损失监测传感器不同结构形式的敏感板进行模态分析,研究了敏感板振动特性与籽粒损失监测传感器检测性能之间的关系,并在实验室内进行了籽粒碰撞试验。试验结果表明,一阶固有频率p越高,信号衰减时间t越短;相对变形率越大,籽粒损失监测传感器整体灵敏度越高;在敏感板长度l=150mm、宽度b=40mm、厚度h=1.0mm时籽粒损失监测传感器的检测频率和整体灵敏度较高;以20～120粒/s的籽粒流量对此结构形式下的籽粒损失监测传感器进行检测误差试验,最大检测误差为2.7%。在自制的标定试验台上利用饱满水稻籽粒、不饱满水稻籽粒、不同长度茎秆组成的混合物料对该籽粒损失监测传感器进行标定,结果表明,该籽粒损失监测传感器能从混合物料中有效地识别出饱满籽粒,最大检测误差为2.3%,该文的研究对提高籽粒损失监测传感器的检测频率和测量精度具有重要意义。     

纵轴流联合收获机籽粒夹带损失监测方法及传感器研制

针对联合收获机在收获高产水稻时籽粒夹带损失率偏高,籽粒夹带损失实时直接测量难度大的问题,该文提出了一种对纵轴流联合收获机籽粒夹带损失进行实时间接检测的新方法。试验研究了不同喂入量下纵轴流滚筒下脱出混合物中籽粒沿滚筒纵向与横向的分布规律,推导了籽粒沿纵轴流脱粒滚筒径向、轴向的分离概率模型并建立了籽粒夹带损失间接监测数学模型。为准确获取籽粒碰撞信息,试验研究了不同压电材料下籽粒碰撞输出信号特征及籽粒与不同材料敏感板间的碰撞过程,以此为基础研制了性能优良的籽粒损失监测传感器并对其进行了隔振结构设计。将研制的籽粒损失监测传感器安装到纵轴流联合收获机上,运用籽粒夹带损失间接监测方法进行了田间试验,试验结果表明,该文提出的籽粒夹带损失监测方法切实可行,研制的籽粒损失监测传感器工作性能稳定、准确,收获高产水稻时籽粒夹带损失最大测量相对误差为3.03%。该文的研究实现了籽粒夹带损失的实时自动监测,为工程实际运用奠定了良好的基础。     

Development of a Flow Model for the Design of a Momentum Type Beet Mass Flow Sensor

A lot of research is done to monitor yield during harvesting. Combined with a positioning system, this information can be used to produce yield maps. Based on the yields of successive years, site-specific field management can be done, aiming for higher local economic and ecological yield efficiencies. In this research, a curved plate mass flow sensor for sugar beet is designed with the aid of a mathematical model. The principle is based on measuring the impulse flow colliding with the plate. For granular materials, an accuracy of 2% is achieved.The mass flow sensor for sugar beet is integrated as a curved side rack in the cleaning channel of the harvester. The side rack is mechanically isolated from the frame. A theoretical model of the beet flow over the turbines of the cleaning unit is calculated and incorporates all physical parameters that influence the mass flow measurement by the momentum sensor. The flow density and friction coefficients with the rack and the turbine characterise the mass flow. From the model, the influence of the different parameters (slope, beet velocity, friction, length of the plate) on the momentum is investigated. The force exerted on the rack of the cleaning unit is measured, from which the momentum can be indirectly calculated. A measurement device is constructed, minimising the influence of the harvesting conditions and the material properties. After calibration, measurements are carried out on the cleaning unit of a Dewulf R6000T (two-phase system) and an Agrifac ZA 215 EH (one-phase system).Research is done to construct the sensor independent on friction properties between beets and the rack. Major influence comes from the velocity of the transported material. Variations in beet speed have to be registered continuously with a Doppler radar meter. Influences of a varying slope can also be corrected regarding the instantaneous beet velocities. More accurate measurements are done when the sensor is installed on bigger spinning wheels because of higher momentum due to a higher centrifugal force and hence a higher signal to noise ratio. To evaluate the model, only average mass flows and flow speeds could be used to predict the executed moments. When comparing the integrated measured momentum and the scale weight of the harvester bin, the error never exceeds 3% when using the derived equation.     

谷物联合收获机在线测产技术研究现状与进展

为加速推进中国智慧农业发展,深入了解精准农业技术体系中田间谷物产量在线监测技术的研究现状,该研究重点概述了国内外谷物联合收获机在线测产方法,包括动态称量测量、体积测量、冲击力测量、射线测量及其他测量方法,介绍了不同测量方法的原理和测产传感器的关键技术与应用。从可行性、通用性、稳定性与准确性方面,分析归纳了中国当前谷物产量在线监测技术所存在的主要问题,指出冲击力测量方法应用广泛,但尚未考虑谷物与冲击板碰撞时对谷物造成的机械损伤等问题。同时,该研究提出了谷物联合收获机在线测产技术未来的研究重点与发展方向,旨在为作物产量信息监测技术与智能化农业机械装备的发展和应用提供理论依据和技术参考。     

履带式稻麦联合收获机田间收获工况下振动测试与分析

为研究履带式全喂入联合收获机田间收获时的振动特性以及不同喂入量下的振动特性,以沃得锐龙4LZ-5.0E履带式全喂入稻麦联合收获机为研究对象,利用DH5902动态信号测试分析系统对不同喂入量收获工况下整机12个测点处的振动进行了测试与分析,结果表明振动筛、脱粒滚筒、发动机分别是机器前后、左右、上下方向上的主要激振源,但作物喂入割台和输送槽组成的腔体结构后,吸收了部分振动,使得割台和输送槽测点处的振动总量分别下降了25%、39%;与无作物喂入相比,喂入量为2.44 kg/s时输送槽驱动轴和脱粒滚筒测点处的振动分别增大了90%和149%,而喂入量增大到3.87 kg/s时振动总量却下降了15%左右,因此收获时应使机器保持一定的喂入量,可以降低整机振动;驾驶座椅支座、发动机机脚支座和底盘机架上测点处的振动均与作物喂入量呈正相关性。研究结果可为降低履带式联合收获机田间收获工况下整机振动,进而提高其驾驶舒适性提供参考。     

基于称重法的联合收获机测产方法

针对精准农业田间信息获取技术的研究,提出了一种基于称重法的联合收获机收获粮食产量分布信息测量方法。该方法利用传统联合收获机的粮食传输特点,采用了螺旋推进称质量式技术实现了联合收获机产量流量测量,解决了计量装置、动力直接传输和有效信号提取等问题。利用短时小波滤波等方法处理实时流量数据,结合全球定位系统（GPS）定位信息实现了联合收获机粮食流量动态计量以及田间粮食产量分布信息的获取。试验结果表明,台架试验误差小于2%。该方法可以完成粮食产量分布信息的获取工作。